Veido ir akių aptikimas naudojant „Raspberry Pi Zero“ir „Opencv“: 3 žingsniai

2024 Autorius: John Day | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2024-01-30 10:49

Šioje pamokoje aš parodysiu, kaip galite aptikti veidą ir akis naudodami aviečių pi ir opencv. Tai yra mano pirmasis nurodymas „opencv“. Aš sekiau daugybę pamokų, kaip nustatyti atvirą cv avietėse, bet kiekvieną kartą pastebėjau keletą klaidų. Bet kokiu atveju aš išsprendžiau šias klaidas ir sumaniau parašyti instrukciją, kad visi kiti galėtų ją įdiegti be jokių sunkumų

Reikalingi dalykai:

1. Aviečių pi nulis

2. SD kortelė

3. Kameros modulis

Šis diegimo procesas užtruks daugiau nei 13 valandų, todėl atitinkamai suplanuokite diegimą

1 veiksmas: atsisiųskite ir įdiekite „Raspbian Image“

Atsisiųskite raspbian stretch su darbalaukio atvaizdu iš raspberry pi svetainės

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Tada įdėkite atminties kortelę į nešiojamąjį kompiuterį ir įrašykite raspbian vaizdą naudodami etcher įrankį

Atsisiųskite „Ethcher“iš čia

Išdeginę vaizdą, prijunkite atminties kortelę prie „Raspberry Pi“ir įjunkite avietę

2 veiksmas: „Opencv“nustatymas

Po įkrovos atidarykite terminalą ir atlikite „opencv“diegimo ir virtualios „opencv“aplinkos nustatymo veiksmus

Žingsniai:

1. Kiekvieną kartą, kai pradedate naują diegimą, geriau atnaujinti esamus paketus

$ sudo apt-get atnaujinimas

$ sudo apt-get atnaujinimas

Laikas: 2m 30 sek

2. Tada įdiekite kūrėjo įrankius

$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config

Laikas: 50 sek

3. Dabar paimkite reikiamus vaizdo įvesties/išvesties paketus

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

Laikas: 37 sek

4. Vaizdo įvesties/išvesties paketai

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

Laikas: 36 sek

5. Įdiekite GTK plėtinį

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Laikas: 2m 57s

6. Optimizavimo paketai

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

Laikas: 1 min

7. Dabar įdiekite „python 2.7“, jei jo nėra. Mano atveju jis jau buvo įdiegtas, bet vis tiek patikrinkite

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Laikas: 55 sek

8. Dabar atsisiųskite „opencv“šaltinį ir išpakuokite jį

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

Laikas: 1 m 58 sek

9. Atsisiųskite „opencv_contrib“saugyklą

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Laikas: 1 m 5 sek

10. Dabar „opencv“ir „opencv_contrib“buvo išplėsti, kad sutaupytumėte vietos, ištrinkite jų ZIP failus

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Laikas: 2 sek

11. Dabar įdiekite pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Laikas: 50 sek

12. Įdiekite „virtualenv“ir „virtualenvwrapper“, tai leis mums sukurti atskirą, izoliuotą „Python“aplinką būsimiems projektams

$ sudo pip įdiegti virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Laikas: 30 sek

13. Po to įdiegimo atidarykite ~/.profile

$ nano ~/.profile

ir pridėkite šias eilutes prie failo apačios

# virtualenv ir virtualenvwrapper

eksportuoti WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Dabar suraskite ~/.profilį, kad perkeltumėte pakeitimus

$ source ~/.profile

Laikas: 20 sek

14. Dabar sukurkite python virtualų env pavadinimu cv

$ mkvirtualenv cv

Laikas: 10 sek

15. Kitas žingsnis - įdiegti numpy. Tai užtruks mažiausiai pusvalandį, kad galėtumėte išgerti kavos ir sumuštinių

$ pip install numpy

Laikas: 36m

16. Dabar sukompiliuokite ir įdiekite „opencv“ir naudodami šią komandą įsitikinkite, kad esate virtualioje cv aplinkoje

$ workon cv

ir tada sukurkite sąranką naudodami „Cmake“

$ cd ~/opencv-3.0.0/

$ mkdir build $ cd build $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE / -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local / -D INSTALL_C_EXAMPLES = ON / -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = ON / -D OPENCV_EXTRA_0 D BUILD_EXAMPLES = ĮJUNGTA -ĮJUNGTA_ĮRENGTA_PAVADINTŲJŲ VADOVŲ = IŠJUNGTA..

Laikas: 5 min

17. Dabar build yra sąranka, paleiskite make, kad pradėtumėte kompiliavimo procesą. Tai užtruks šiek tiek laiko, todėl galėsite leisti tai veikti per naktį

$ padaryti

Mano atveju „make“man išmetė vieną klaidą, susijusią su ffpmeg. Po daugelio paieškų radau sprendimą. Eikite į „opencv 3.0“aplanką, tada modulius, tada „videoio“viduje eikite į src ir pakeiskite „cap_ffpmeg_impl.hpp“šiuo failu

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp ir paleiskite dar kartą

Laikas: 13 valandų

Jei jis sudarytas be klaidų, įdiekite jį į „Raspberry pi“naudodami:

$ sudo make install

$ sudo ldconfig

Laikas: 2 min 30 sek

18. Baigę 17 veiksmą, „opencv“susiejimai turėtų būti /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Patvirtinkite tai naudodami

$ ls -l /usr/local/lib/python2.7/site-packages

iš viso 1549 -rw-r-r-- 1 šakninis personalas 1677024 gruodžio 3 d. 09:44 cv2.so

19. Dabar lieka tik susieti failą cv2.so į cv aplinkos svetainės paketų katalogą

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-package/

$ ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so

20. Patikrinkite „opencv“diegimą naudodami:

$ workon cv

$ python >>> importuoti cv2 >>> cv2._ versija_ '3.0.0' >>>

3 žingsnis: veido ir akių aptikimas

Dabar pabandykime aptikti veidą

Pirmas dalykas, kurį reikia padaryti, yra įjungti fotoaparatą naudodami:

$ sudo raspi-config

Tai parodys konfigūracijos ekraną. Rodyklių klavišais slinkite žemyn iki 5 parinkties: įjungti fotoaparatą, paspauskite įvesties klavišą, kad įjungtumėte fotoaparatą, tada rodyklę žemyn iki mygtuko „Baigti“ir dar kartą paspauskite „Enter“. Galiausiai, norėdami paveikti konfigūraciją, turėsite iš naujo paleisti „Raspberry Pi“.

Dabar įdiekite „picamera [array]“į CV aplinką. Norėdami tai padaryti, įsitikinkite, kad esate cv aplinkoje. Jei iš naujo paleidote „pi“, norėdami vėl įvesti CV aplinką, tiesiog įveskite:

$ source ~/.profile

$ workon cv

Dabar įdiekite pi kamerą

$ pip įdiegti „picamera [masyvas]“

Paleiskite „face-detection-test.py bu“naudodami:

python face-detection-test.py

Jei įvyksta klaida, prieš vykdydami scenarijų įveskite šią komandą

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Dabar galite pradėti veido aptikimą. Pabandykite ir pasidalykite savo rezultatais

Sveikinimai!